基于动态学习率与BP神经网络的变速箱故障诊断研究

简介

变速箱是汽车传动系的重要组成部分,因此对变速箱常见故障类型进行诊断研究很有必要。以四种变速箱常见故障类型为研究对象,利用动态学习率对BP神经网络进行改良,建立了变速箱故障诊断网络模型。通过测量并提取已发生故障的信号特征参数,收集大量信息数据作为已知样本来训练某状态下的神经网络,再用其它转速下变速箱故障数据对网络进行验证。对于学习率的恰当改变可以提升网络的速度和稳态性。诊断结果表明,网络模型通过对已知故障数据样本的学习,实现了对变速箱未知故障的诊断。